在编程基准上，DBRX Instruct得分为70.1%，Grok-1为63.2%，LLaMA2-70B Chat为32.2%。在数学基准上，DBRX Instruct为66.9%，Grok-1为62.9%，LLaMA2-70B Base为54.1%。尽管Grok-1的参数是DBRX的2.4倍，但DBRX在编程和数学方面的性能，均超越了排名第二的Grok-1。在HumanEval上，DBRX Instruct（70.1%...
DBRX 的基础（DBRX Base）和微调（DBRX Instruct）版本已经在 GitHub 和 Hugging Face 上发布，可用于研究和商业用途。人们可以自行在公共、自定义或其他专有数据上运行和调整它们，也可以通过 API 的形式使用。基础版：https://huggingface.co/databricks/dbrx-base微调版：https://huggingface.co/databricks/dbrx...
DBRX是一个专家混合模型（MoE）有1320亿参数，能生成文本/代码、数学推理等，有基础和微调两种模型。根...
基本模型(DBRX Base)和微调模型(DBRX Instruct)的权重在Hugging Face上以开放许可证的形式提供。从今天...
Databricks推出了DBRX,这是一款新的开放式、通用的大型语言模型(LLM),声称能够胜过GPT-3.5并与Gemini 1.0 Pro相媲美。值得注意的是,DBRX采用了精细的专家混合(MoE)架构,据说在训练过程中比传统的密集
从今天开始,企业可以在 Databricks 平台上使用 DBRX,在 RAG 系统中利用其长上下文能力,并根据其私有数据构建自定义 DBRX 模型。该模型可通过Databricks 的 GitHub 存储库和Hugging Face 平台(DBRX Base、DBRX Instruct)访问。您还可以在 Hugging Face Space 平台上试用 DBRX Instruct 模型。
4) DBRX vs Mixtral Base General knowledge: DBRX Instruct slightly leads with a 1.8% higher score than Mixtral Base. Commonsense reasoning (HellaSwag dataset): DBRX scores higher with a 2.5% difference. Databricks gauntlet: DBRX leads with 10% over Mixtral Base. Programming and mathematical ...
另外,DBRX模型是在12万亿tokens的文本和代码数据集上训练得到,使用了RoPE、GLU、GQA等技术。在3072个NVIDIA H100上训练了2-3个月时间。DBRX分为两个版本,一个是预训练的基座大模型DBRX Base,一个是指令优化微调的DBRX Instruct。 DBRX模型的评测结果 ...
近日,知名数据和AI平台Databricks在其官网上正式开源了一款名为DBRX的大型AI模型。该模型拥有惊人的1320亿参数,能够执行文本和代码生成、数学推理等多项任务,并提供基础和微调两种模型供用户选择。 根据DBRX在MMLU、HumanEval和GSM8K等测试集上公布的数据,其性能表现不仅超越了LLaMA2-70B和最近由马斯克开源的Grok-1模型...
客户需负责确保遵守适用的模型许可条款。 DBRX 根据 Databricks 开放模型许可证提供并受其约束,版权所有 © Databricks, Inc.保留所有权利。 客户有责任确保符合适用的模型许可证,包括 Databricks 可接受的使用策略。展开表 模型上下文长度上限 databricks/dbrx-base 4096 databricks/dbrx-instruct 4096 meta-llama/...